Understanding Volume Kinetics: The Role of Pharmacokinetic Modeling and Analysis in Fluid Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Fluid therapy is a rapidly evolving yet imprecise clinical practice based upon broad assumptions, species-to-species extrapolations, obsolete experimental evidence, and individual preferences. Although widely recognized as a mainstay therapy in human and veterinary medicine, fluid therapy is not always benign and can cause significant harm through fluid overload, which increases patient morbidity and mortality. As with other pharmaceutical substances, fluids exert physiological effects when introduced into the body and therefore should be considered as "drugs." In human medicine, an innovative adaptation of pharmacokinetic analysis for intravenous fluids known as volume kinetics using serial hemoglobin dilution and urine output has been developed, refined, and investigated extensively for over two decades. Intravenous fluids can now be studied like pharmaceutical drugs, leading to improved understanding of their distribution, elimination, volume effect, efficacy, and half-life (duration of effect) under various physiologic conditions, making evidence-based approaches to fluid therapy possible. This review article introduces the basic concepts of volume kinetics, its current use in human and animal research, as well as its potential and limitations as a research tool for fluid therapy research in veterinary medicine. With limited evidence to support our current fluid administration practices in veterinary medicine, a greater understanding of volume kinetics and body water physiology in veterinary species would ideally provide some evidence-based support for safer and more effective intravenous fluid prescriptions in veterinary patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».